Objetivo
A growing body of experimental evidence suggests that animals, and in particular humans, are
capable of inferring knowledge about reality from uncertain or incomplete data in a way that
is, according to Bayes’ theorem, mathematically optimal [1, 2]. The case that the brain is, at
some level, a Bayesian inference machine was made much stronger when Ma et al. [3] recently
described a mechanism whereby a neural network could indeed store and manipulate
probability distributions – a mechanism that reduces Bayes’ theorem to a sum [4]. We shall
bring together tools and recent advances from in the fields of Complex Networks [5] and
Computational Neuroscience [6] with a view to: a) designing methods and algorithms for tasks
such as grammar inference or network routing; b) putting forward neural network models
which are capable of integrating Bayesian inference with other necessary brain functions, such
as working memory or information processing; and c) exploring, in greater detail, how
Bayesian inference could be carried out in realistic biological settings.
References
[1] M.O. Ernst, M.S. Banks, N. Models, and S. Thresholds, Humans integrate visual and haptic
information in a statistically optimal fashion, Nature, 415, 429-33 (2002).
[2] T. Yang and M.N. Shadlen, Probabilistic reasoning by neurons, Nature, 447, 1075-80 (2007).
[3] W.J. Ma, J.M. Beck, P.E. Latham, and A. Pouget, Bayesian inference with probabilistic
population codes, Nature Neurosci., 9, 1432-8 (2006).
[4] J.M. Beck, W.J. Ma, R. Kiani, T. Hanks, A.K. Churchland, J. Roitman, M.N. Shadlen, P.E.
Latham, and A. Pouget, Probabilistic population codes for Bayesian decision making, Neuron,
60, 1142-52(2008).
[5] S. Johnson, J.J. Torres, J. Marro, and M.A. Muñoz, Entropic origin of disassortativity in
complex networks, Phys. Rev. Lett.. 104, 108702 (2010)
[6] S. Johnson, J. Marro, and J.J. Torres, Cluster Reverberation: a mechanism for robust working
memory without synaptic learning, submitted.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
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Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
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FP7-PEOPLE-2010-IEF
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Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Coordinador
SW7 2AZ London
Reino Unido
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.